AI Agents Are About to Take Market Share from Visa

marsbitPubblicato 2026-03-31Pubblicato ultima volta 2026-03-31

Introduzione

Artificial intelligence agents are poised to disrupt Visa's business model by bypassing the traditional credit card interchange fee structure. Unlike humans, AI agents are purely rational: they don't accumulate rewards, seek fraud protection, or desire premium cards. Their sole objective is to complete transactions at the lowest cost, fastest speed, and with minimal fees. This shift threatens the 2-3% interchange fees that underpin Visa’s $500 billion valuation, as these fees essentially tax human irrationality—something agents lack. Recent developments, such as the launch of Tempo (a high-volume stablecoin settlement blockchain), the Machine Payment Protocol (enabling autonomous micro-payments), and Visa’s own command-line payment tool for AI, indicate a rapid move toward agent-driven commerce. While current transaction volumes remain small, infrastructure is being built to support machine-to-machine payments that avoid card networks. Major players like Stripe, Mastercard, and Circle are investing heavily in this space. Visa network’s distribution advantage relies on human behavior—consumer trust and merchant acceptance—a cycle that doesn’t apply to agents. They optimize for efficiency, not brand loyalty. Although widespread consumer adoption is still emerging, the infrastructure for agent-commerce is advancing quickly, starting with micro-payments for AI services. The fundamental challenge is that interchange fees are a tax on human psychology, and agents are purely ratio...

Article Author: Thejaswini M A

Article Translation: Block unicorn


Preface

Visa's entire business model is a bet on human behavior. It's about human consumption and psychology. The reward points you accumulate, the fraud protection you rely on, the Centurion card you dream of, and the zero-liability policy that makes you feel secure when swiping your card at an ATM abroad—all of these exist not because transferring funds is difficult, but because humans are anxious, status-seeking, and not good at reading terms and conditions. Visa has exploited this cognitive gap to build a $500 billion company.

However, AI agents do not possess these traits.

They do not accumulate points, do not seek fraud protection, and do not desire a black card. They have only one instruction: complete the task. And when the task involves payment, the agent performs complex calculations that humans would never bother with: the cheapest path, the fastest settlement, the lowest fees. Every time, automatically, without any emotion.

Last month, an article on SubStack titled "The 2028 Global Intelligence Crisis" caused Visa's stock to plummet 4% in a single day, Mastercard to fall 6%, and American Express to drop 12%. The report was labeled a "scenario analysis," not a "prediction" (原文如此). But the market didn't buy it. The technical arguments were also irrelevant. The point is that by 2027, agents will bypass transaction centers and use stablecoins for settlement. Visa spent fifty years perfecting its product, and now its customer base is being replaced.

In machine-to-machine commerce, a 2-3% interchange fee is clearly a target. This argument from Citrini Research is its core thesis. This does not mean that AI will destroy Visa tomorrow. Rather, the fee structure upon which Visa built its commercial empire is essentially a tax on human irrational behavior, and the transactors themselves are completely rational. This is the very reason for Visa's existence.


What is Visa Selling?

To understand why this matters, you must know what interchange fees are actually used for.

When you use a credit card to make a purchase, the merchant pays a 2-3% fee to the credit card network and your issuing bank. This fee pays for your reward points, fraud protection, purchase insurance, and dispute resolution services. The entire consumer value proposition of the credit card is borne by the merchant, who ultimately passes the cost on to the consumer through slightly higher prices. This is a well-established and stable system that has worked for fifty years because the consumer in the transaction is willing to bear all these costs, albeit not directly.

AI agent does not need these. It will not dispute charges or request refunds. The justification for charging this fee is that it protects against human error, fraud, and impulsive behavior. If there is no human involved in the transaction, this fee becomes completely meaningless.

American Express is the most典型 example of this problem. Its customers are high-income, high-spending, and aspirational premium cardholders. Its annual fee is higher than Visa's or Mastercard's precisely because its customers are willing to pay for status and privilege. This model presupposes that purchasing behavior is human-driven, that customers choose Amex over Visa because lounge access is worth it. An agent will not actively choose Amex; they will only look for the cheapest option to complete the transaction. In a world where software controls credit cards, premium membership tiers do not exist.

An agent-led commercial routing model that bypasses interchange fees poses a greater risk to credit card banks and mono-line issuers that rely heavily on 2-3% fee revenue and have built their entire business segments around merchant-subsidized reward programs. Visa and Mastercard have network businesses that can adapt. Those issuers who have built their entire P&L model around interchange fees and reward programs have nowhere to retreat.


The Week Everyone Shipped at Once

The Citrini report and infrastructure project launches happened to be released within the same three weeks.

Tempo officially launched its mainnet last Wednesday. The payment blockchain jointly developed by Stripe and Paradigm, designed for high-volume stablecoin settlement, was launched同步ously with the Machine Payable Protocol (MPP). MPP is an open standard that allows AI agents to autonomously pay for services without manual approval for each transaction. The protocol introduces session mechanics. An agent authorizes a spending limit once and can then make continuous micropayments for services like data consumption, computation, or API calls. Funds are paid using OAuth authentication. The user authorizes a budget, and the agent spends. The entire process does not require a bank card at every step.

Anthropic, DoorDash, Mastercard, Nubank, OpenAI, Ramp, Revolut, Shopify, Standard Chartered, and Visa are listed as design partners for Tempo. The entire payment and e-commerce ecosystem has acknowledged this structural change.

On the same day Tempo launched, Visa's cryptocurrency division launched a command-line interface tool for AI agents to make payments through the terminal, without API keys, without accounts, and without human authorization. Visa calls this "command-line commerce"—machines transacting without human intervention.

Mastercard agreed to acquire stablecoin infrastructure startup BVNK for $1.8 billion. Circle launched Nanopayments on the testnet, a sub-cent, gas-free USDC transaction designed for agents using pay-per-use APIs without accounts or credentials. Sam Altman's World project launched AgentKit, allowing agents to carry cryptographic proofs to demonstrate they represent a real person; the toolkit integrates directly into Coinbase's payment system, enabling platforms to verify agent identity without hindering legitimate transactions.

极速

What happened last week, in my view, is that companies are racing to become the new Visa, lest Visa realizes what it has lost.


The Obvious Paradox

Let's be perfectly clear: Visa is not standing still.

It is involved in the development of Tempo's Machine Payable Protocol (MPP), has launched Visa Crypto Labs, and its head of cryptocurrency wrote an article in Fortune explaining how agents can use bank card payments through new standards. Mastercard is investing $1.8 billion in stablecoin infrastructure. Stripe acquired Bridge and Privy. The incumbents are aware of this shift and are preparing before the new infrastructure fully arrives.

Visa's argument is that it can extend its rails to agent-driven commerce before agent-driven commerce builds rails that make Visa irrelevant.

This argument is not entirely wrong. Stripe processed $1.9 trillion in payment volume in 2025, a 34% year-on-year increase. These companies are not shrinking. The network distribution advantages of card organizations are difficult to replicate. I admit I am reluctant to say this publicly because historically, as soon as someone makes this argument, a new product is launched that makes them look foolish.

So, here is the flaw in the argument: Visa's distribution advantage is built on relationships with merchants and consumer trust. Merchants accept Visa because consumers hold Visa; consumers hold Visa because merchants accept Visa. The entire flywheel runs on people. Once agents become the primary buyers in a significant area of commerce, this flywheel slows down. Agents have neither brand loyalty nor wallets. They only have budgets and instructions. Whichever route is cheapest and fastest wins their business, with zero switching costs.

I want to be precise about where we are because the narrative is currently moving faster than the data.

Although the ecosystem around x402 is valued at approximately $7 billion, on-chain data shows that the protocol's daily transaction volume last week was only around $28,000, most of which came from testing rather than actual transactions. This figure is a world away from Visa's daily transaction volume.

x402's transaction count has exceeded 50 million. Although the amount per transaction is small, the number of transactions indicates that the infrastructure is being used. Developers are building on it. The merchant-side services that accept agent payments are also growing. This is how payment networks start.

McKinsey estimates that by 2030, AI agents could facilitate $3 trillion to $5 trillion in global consumer transactions. This estimate may be correct or overly optimistic. But it is indisputable that agent-driven business models are not yet widespread at scale. The merchants building native agent services, the businesses using agents as primary buyers, and the transaction volumes that can truly test the economics are still developing.

The Citrini report caused market panic because it模拟ulated a series of credible events. Mastercard's Q1 2027 earnings report will not attribute a slowdown in transaction volume to "agent-led price optimization." At least not yet.

The first to be affected will be micropayments for AI infrastructure, not consumer commerce.

An agent completing a research task calls specialized data APIs hundreds of times per session. Each call costs a fraction of a cent. Over a week, these calls could generate $40 in revenue for the developer operating the service. Credit card networks cannot handle this. The economics of minimum transaction amounts don't work. The merchant onboarding process doesn't work. The fee structure doesn't work. This type of business model is destined not to work within Visa's framework. It requires a completely new model, and x402, Nanopayments, and Tempo are building it.

As Citrini's model shows, the disruption of consumer commerce, if it happens, will come later. It requires agents to handle a significant portion of discretionary spending, which in turn requires consumers to trust agents enough to let them make purchasing decisions that they currently make themselves.

Visa is being冲击ed by better customers. These customers no longer need the elements upon which Visa's success was built. The 2-3% interchange fee is not a transaction tax; it is a tax on the irrationality of human nature. And agents are perfectly rational.

How do I know this matters? Because Visa spent $1.8 billion last week to ensure it is not left out of the answer.

Domande pertinenti

QWhy does the article argue that AI agents pose a threat to Visa's business model?

AThe article argues that Visa's business model is built on human psychology—rewards, fraud protection, status symbols, and anxiety. AI agents are purely rational, don't care about rewards or status, and will always seek the cheapest, most efficient payment path, bypassing Visa's 2-3% interchange fees, which are essentially a 'tax on human irrationality'.

QWhat is the core argument of the Citrini Research report mentioned in the article?

AThe core argument of the Citrini Research report is that by 2027, AI agents will bypass traditional transaction networks like Visa and use stablecoins for settlement, directly threatening the interchange fee-based revenue model that underpins these companies.

QWhat new infrastructure and standards are being developed to facilitate AI agent payments?

ANew infrastructure includes Tempo, a payment blockchain for high-volume stablecoin settlements; the Machine Payment Protocol (MPP) for autonomous micro-payments; Visa's command-line interface for agent payments; Circle's Nanopayments for sub-cent USDC transactions; and Sam Altman's World project with AgentKit for identity verification.

QHow are established companies like Visa and Mastercard responding to this potential disruption?

AThey are actively adapting by investing in new infrastructure. For example, Visa is involved in developing the MPP standard and its crypto division launched tools for agent payments. Mastercard acquired stablecoin infrastructure company BVNK for $1.8 billion. They are trying to extend their networks into the agent-driven economy before being made irrelevant.

QAccording to the article, which sector will be disrupted first by AI agent payments, and why?

AThe AI infrastructure and micro-payments sector will be disrupted first. This is because AI agents make hundreds of tiny API calls costing fractions of a cent, a model that is economically unfeasible with credit card networks due to minimum transaction fees and complex merchant onboarding. Consumer commerce will be affected later, once agents handle a significant portion of discretionary spending.

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A differenza di molti sistemi di intelligenza artificiale tradizionali, Grok AI abbraccia un'ampia gamma di domande, comprese quelle tipicamente considerate inappropriate o al di fuori delle risposte standard. Gli obiettivi principali del progetto includono: Ragionamento Affidabile: Grok AI enfatizza il ragionamento di buon senso per fornire risposte logiche basate sulla comprensione contestuale. Supervisione Scalabile: L'integrazione dell'assistenza degli strumenti garantisce che le interazioni degli utenti siano sia monitorate che ottimizzate per la qualità. Verifica Formale: La sicurezza è fondamentale; Grok AI incorpora metodi di verifica formale per migliorare l'affidabilità delle sue uscite. Comprensione del Lungo Contesto: Il modello di IA eccelle nel trattenere e richiamare una vasta storia di conversazione, facilitando discussioni significative e consapevoli del contesto. 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360 Totale visualizzazioniPubblicato il 2024.12.26Aggiornato il 2024.12.26

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Euruka Tech: Una Panoramica di $erc ai e delle sue Ambizioni in Web3 Introduzione Nel panorama in rapida evoluzione della tecnologia blockchain e delle applicazioni decentralizzate, nuovi progetti emergono frequentemente, ciascuno con obiettivi e metodologie uniche. Uno di questi progetti è Euruka Tech, che opera nel vasto dominio delle criptovalute e del Web3. L'obiettivo principale di Euruka Tech, in particolare del suo token $erc ai, è presentare soluzioni innovative progettate per sfruttare le crescenti capacità della tecnologia decentralizzata. Questo articolo si propone di fornire una panoramica completa di Euruka Tech, un'esplorazione dei suoi obiettivi, della funzionalità, dell'identità del suo creatore, dei potenziali investitori e della sua importanza nel contesto più ampio del Web3. Cos'è Euruka Tech, $erc ai? 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In linea con le informazioni trovate, anche questa sezione rimane allo stato di sconosciuto. Come funziona Euruka Tech, $erc ai? Nonostante la mancanza di specifiche tecniche dettagliate per Euruka Tech, è essenziale considerare le sue ambizioni innovative. Il progetto cerca di sfruttare la potenza computazionale dell'intelligenza artificiale per automatizzare e migliorare l'esperienza dell'utente all'interno dell'ambiente delle criptovalute. Integrando l'IA con la tecnologia blockchain, Euruka Tech mira a fornire funzionalità come operazioni automatizzate, valutazioni del rischio e interfacce utente personalizzate. L'essenza innovativa di Euruka Tech risiede nel suo obiettivo di creare una connessione fluida tra gli utenti e le vaste possibilità presentate dalle reti decentralizzate. Attraverso l'utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e IA, mira a ridurre le sfide degli utenti alle prime armi e semplificare le esperienze transazionali all'interno del framework Web3. 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368 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.01.02Aggiornato il 2025.01.02

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DUOLINGO AI: Integrare l'apprendimento delle lingue con Web3 e innovazione AI In un'era in cui la tecnologia rimodella l'istruzione, l'integrazione dell'intelligenza artificiale (AI) e delle reti blockchain annuncia una nuova frontiera per l'apprendimento delle lingue. Entra in scena DUOLINGO AI e la sua criptovaluta associata, $DUOLINGO AI. Questo progetto aspira a fondere la potenza educativa delle principali piattaforme di apprendimento delle lingue con i benefici della tecnologia decentralizzata Web3. Questo articolo esplora gli aspetti chiave di DUOLINGO AI, esaminando i suoi obiettivi, il framework tecnologico, lo sviluppo storico e il potenziale futuro, mantenendo chiarezza tra la risorsa educativa originale e questa iniziativa indipendente di criptovaluta. Panoramica di DUOLINGO AI Alla sua base, DUOLINGO AI cerca di stabilire un ambiente decentralizzato in cui gli studenti possono guadagnare ricompense crittografiche per il raggiungimento di traguardi educativi nella competenza linguistica. Applicando smart contracts, il progetto mira ad automatizzare i processi di verifica delle competenze e le allocazioni di token, aderendo ai principi di Web3 che enfatizzano la trasparenza e la proprietà da parte degli utenti. Il modello si discosta dagli approcci tradizionali all'acquisizione linguistica, facendo forte affidamento su una struttura di governance guidata dalla comunità, che consente ai detentori di token di suggerire miglioramenti ai contenuti dei corsi e alle distribuzioni delle ricompense. Alcuni degli obiettivi notevoli di DUOLINGO AI includono: Apprendimento Gamificato: Il progetto integra traguardi blockchain e token non fungibili (NFT) per rappresentare i livelli di competenza linguistica, promuovendo la motivazione attraverso ricompense digitali coinvolgenti. Creazione di Contenuti Decentralizzati: Apre opportunità per educatori e appassionati di lingue di contribuire con i propri corsi, facilitando un modello di condivisione dei ricavi che beneficia tutti i collaboratori. Personalizzazione Guidata dall'AI: Utilizzando modelli avanzati di machine learning, DUOLINGO AI personalizza le lezioni per adattarsi ai progressi individuali, simile alle funzionalità adattive presenti nelle piattaforme consolidate. Creatori del Progetto e Governance A partire da aprile 2025, il team dietro $DUOLINGO AI rimane pseudonimo, una pratica comune nel panorama decentralizzato delle criptovalute. Questa anonimato è inteso a promuovere la crescita collettiva e il coinvolgimento degli stakeholder piuttosto che concentrarsi su sviluppatori individuali. Lo smart contract distribuito sulla blockchain di Solana annota l'indirizzo del wallet dello sviluppatore, che segna l'impegno verso la trasparenza riguardo alle transazioni, nonostante l'identità dei creatori sia sconosciuta. Secondo la sua roadmap, DUOLINGO AI mira a evolversi in un'Organizzazione Autonoma Decentralizzata (DAO). Questa struttura di governance consente ai detentori di token di votare su questioni critiche come l'implementazione di funzionalità e le allocazioni del tesoro. Questo modello si allinea con l'etica dell'empowerment della comunità presente in varie applicazioni decentralizzate, enfatizzando l'importanza del processo decisionale collettivo. Investitori e Partnership Strategiche Attualmente, non ci sono investitori istituzionali o capitalisti di rischio identificabili pubblicamente legati a $DUOLINGO AI. Invece, la liquidità del progetto proviene principalmente da scambi decentralizzati (DEX), segnando un netto contrasto con le strategie di finanziamento delle aziende tradizionali di tecnologia educativa. Questo modello di base indica un approccio guidato dalla comunità, riflettendo l'impegno del progetto verso la decentralizzazione. Nel suo whitepaper, DUOLINGO AI menziona la formazione di collaborazioni con “piattaforme educative blockchain” non specificate, mirate ad arricchire la sua offerta di corsi. Sebbene partnership specifiche non siano ancora state divulgate, questi sforzi collaborativi suggeriscono una strategia per mescolare innovazione blockchain con iniziative educative, ampliando l'accesso e il coinvolgimento degli utenti attraverso diverse vie di apprendimento. Architettura Tecnologica Integrazione AI DUOLINGO AI incorpora due componenti principali guidate dall'AI per migliorare la sua offerta educativa: Motore di Apprendimento Adattivo: Questo sofisticato motore apprende dalle interazioni degli utenti, simile ai modelli proprietari delle principali piattaforme educative. Regola dinamicamente la difficoltà delle lezioni per affrontare le sfide specifiche degli studenti, rinforzando le aree deboli attraverso esercizi mirati. Agenti Conversazionali: Utilizzando chatbot alimentati da GPT-4, DUOLINGO AI offre una piattaforma per gli utenti per impegnarsi in conversazioni simulate, promuovendo un'esperienza di apprendimento linguistico più interattiva e pratica. Infrastruttura Blockchain Costruito sulla blockchain di Solana, $DUOLINGO AI utilizza un framework tecnologico completo che include: Smart Contracts per la Verifica delle Competenze: Questa funzionalità assegna automaticamente token agli utenti che superano con successo i test di competenza, rinforzando la struttura di incentivi per risultati di apprendimento genuini. Badge NFT: Questi token digitali significano vari traguardi che gli studenti raggiungono, come completare una sezione del loro corso o padroneggiare competenze specifiche, consentendo loro di scambiare o mostrare digitalmente i loro successi. Governance DAO: I membri della comunità dotati di token possono partecipare alla governance votando su proposte chiave, facilitando una cultura partecipativa che incoraggia l'innovazione nell'offerta di corsi e nelle funzionalità della piattaforma. Cronologia Storica 2022–2023: Concettualizzazione I lavori per DUOLINGO AI iniziano con la creazione di un whitepaper, evidenziando la sinergia tra i progressi dell'AI nell'apprendimento delle lingue e il potenziale decentralizzato della tecnologia blockchain. 2024: Lancio Beta Un lancio beta limitato introduce offerte in lingue popolari, premiando i primi utenti con incentivi in token come parte della strategia di coinvolgimento della comunità del progetto. 2025: Transizione DAO Ad aprile, avviene un lancio completo della mainnet con la circolazione di token, stimolando discussioni nella comunità riguardo a possibili espansioni nelle lingue asiatiche e ad altri sviluppi dei corsi. Sfide e Direzioni Future Ostacoli Tecnici Nonostante i suoi obiettivi ambiziosi, DUOLINGO AI affronta sfide significative. La scalabilità rimane una preoccupazione costante, in particolare nel bilanciare i costi associati all'elaborazione dell'AI e nel mantenere una rete decentralizzata reattiva. Inoltre, garantire la creazione e la moderazione di contenuti di qualità in un'offerta decentralizzata presenta complessità nel mantenere standard educativi. Opportunità Strategiche Guardando al futuro, DUOLINGO AI ha il potenziale per sfruttare partnership di micro-credentialing con istituzioni accademiche, fornendo validazioni verificate dalla blockchain delle competenze linguistiche. Inoltre, l'espansione cross-chain potrebbe consentire al progetto di attingere a basi utenti più ampie e a ulteriori ecosistemi blockchain, migliorando la sua interoperabilità e portata. Conclusione DUOLINGO AI rappresenta una fusione innovativa di intelligenza artificiale e tecnologia blockchain, presentando un'alternativa focalizzata sulla comunità ai sistemi tradizionali di apprendimento delle lingue. Sebbene il suo sviluppo pseudonimo e il modello economico emergente comportino alcuni rischi, l'impegno del progetto verso l'apprendimento gamificato, l'istruzione personalizzata e la governance decentralizzata illumina un percorso per la tecnologia educativa nel regno di Web3. Man mano che l'AI continua a progredire e l'ecosistema blockchain evolve, iniziative come DUOLINGO AI potrebbero ridefinire il modo in cui gli utenti interagiscono con l'istruzione linguistica, potenziando le comunità e premiando il coinvolgimento attraverso meccanismi di apprendimento innovativi.

337 Totale visualizzazioniPubblicato il 2025.04.11Aggiornato il 2025.04.11

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